Die Ergebnisse zeigen ein klares Muster. 91 Prozent der Organisationen setzen bereits KI-Tools im Marketing ein, 86 Prozent tun dies regelmäßig. Gleichzeitig spüren 79 Prozent der Befragten moderaten bis starken Druck, den KI-Einsatz weiter auszubauen. Doch zwischen Nutzung und Delegieren klafft eine Lücke.

Dass KI im Marketing breit genutzt wird, sagt noch wenig darüber aus, welche Aufgaben Teams ihr tatsächlich anvertrauen. Die Erhebung zeigt ein deutliches Gefälle. In Bereichen wie Reporting und Zusammenfassungen setzen 77 Prozent der Befragten auf KI-Unterstützung, bei Performance-Analyse sind es 74 Prozent. Sobald es jedoch um Aufgaben geht, die näher an der Kampagnenausführung liegen, z. B. Kampagnen-Setup oder Budgetierung und Gebotssteuerung, nutzen jeweils nur 40 Prozent KI-Tools. Der Grund liegt auf der Hand: Ein fehlerhaftes Reporting lässt sich korrigieren, eine automatisierte Budgetverschiebung kann unmittelbar Geld kosten.

Als zusätzliche Einordnung für den DACH-Raum kommt ein europäischer Regulierungsrahmen hinzu. Die DSGVO stellt Anforderungen an den Umgang mit personenbezogenen Daten und bestimmten automatisierten Entscheidungen, der Digital Services Act unter anderem an Werbetransparenz und Plattformpflichten. Die KI-Verordnung der EU verfolgt wiederum einen risikobasierten Ansatz und sieht insbesondere für bestimmte Hochrisiko-KI-Systeme weitergehende Anforderungen vor. Je nach konkretem Einsatz können daher unterschiedliche regulatorische Anforderungen relevant werden. Doch selbst dort, wo KI bereits im Einsatz ist, zeigt sich eine grundlegende Schwachstelle, nämlich die häufig unpassenden Ergebnisse von KI-Lösungen.

An KI-generierten Optimierungsvorschlägen mangelt es in den meisten Werbeplattformen nicht. Was aber fehlt, ist deren Relevanz. Der mit Abstand häufigste Grund, KI-Ergebnisse zu ignorieren: Sie wirken generisch oder irrelevant für die eigene Kampagne, das sagen 42 Prozent. Weitere 22 Prozent bemängeln fehlende strategische Passung, 17 Prozent vermissen Transparenz über die Logik hinter dem Vorschlag.

Umgekehrt wird deutlich, was Marketer tatsächlich zum Handeln bewegt. 33 Prozent reagieren, wenn eine nachvollziehbare Begründung mitgeliefert wird, 31 Prozent, wenn der Vorschlag klar mit einem relevanten KPI verknüpft ist. Marketingteams sollten KI-generierte Handlungsimpulse nach denselben Kriterien bewerten wie strategische Ratschläge eines Partners – ist der Vorschlag spezifisch, begründet und auf das Kampagnenziel bezogen? Damit stellt sich die Frage, wo Teams anfangen können, KI-gestützte Impulse produktiv in ihre Workflows einzubinden.

Ein naheliegender Startpunkt sind Reporting und Analyse. 53 Prozent der Befragten sind bereit, Automatisierung in Reporting und Analyse zuzulassen, laut Erhebung ist die Bereitschaft hier höher als in den anderen untersuchten Workflow-Bereichen. Das ist nachvollziehbar, denn KI kann hier Kampagnendaten schneller zusammenfassen, Muster erkennen und erste Interpretationen liefern, während die Bewertung der nächsten Schritte beim Menschen bleibt.

Die eigentliche Chance liegt darin, Reporting vom reinen Rückblick zum Ausgangspunkt für bessere Kampagnensteuerung zu entwickeln. 41 Prozent der Befragten wünschen sich, dass KI Risiken identifiziert, bevor sie sich auf die Kampagnenperformance auswirken, 39 Prozent erwarten Handlungsimpulse, die an Kampagnenziele geknüpft sind. In der Praxis könnte das etwa so aussehen: Statt am Ende einer Kampagnenlaufzeit manuell Reports aus CTV-, Native- und Display-Kanälen zusammenzuführen, liefert eine KI-gestützte Plattform tägliche Zusammenfassungen, die Veränderungen nicht nur dokumentieren, sondern kontextualisieren – beispielsweise den Zusammenhang zwischen einer Frequenzanpassung im Display-Bereich und einer gestiegenen Completion Rate im CTV-Segment sichtbar machen und daraus eine konkrete Handlungsoption ableiten. Das schafft eine fundierte Grundlage für die darauffolgenden Schritte.

Die Befragten haben eine klare Vorstellung davon, wie viel Einfluss KI haben sollte, und sie differenzieren deutlich. 90 Prozent befürworten ein Modell, in dem KI Handlungsoptionen empfiehlt, die Entscheidung aber beim Menschen bleibt. 78 Prozent sind einverstanden, wenn KI innerhalb klar definierter Regeln eigenständig handelt. Dass KI autonom agiert, befürworten dagegen nur 50 Prozent.

Besonders aufschlussreich ist dabei der Blick auf unterschiedliche Rollen: Während 58 Prozent der strategischen Entscheider autonome KI befürworten, sind es bei operativen Praktikern nur 34 Prozent. Das ist kein Widerspruch, sondern eine logische Folge unterschiedlicher Perspektiven: Wer täglich Kampagnen steuert, kennt die Situationen, in denen eine automatisierte Änderung unbeabsichtigte Folgen haben kann. Organisationen sollten das Delegieren an KI deshalb nicht als Entweder-oder verstehen, sondern unterschiedliche Stufen definieren. Für jeden Workflow-Bereich sollte klar sein, ob KI lediglich Empfehlungen geben, Aufgaben vorbereiten, innerhalb festgelegter Regeln handeln oder Entscheidungen autonom treffen darf. Bevor diese Abstufungen sinnvoll festgelegt werden können, müssen jedoch die Voraussetzungen für Vertrauen stimmen.

Vertrauen in KI entsteht nicht durch Leistungsversprechen, sondern durch beherrschbare Risiken. Das zeigt sich deutlich in den Antworten: 63 Prozent der Befragten nennen das Risiko, die Marke zu beschädigen, als größte Hürde, 56 Prozent sorgen sich um Datenqualität. Auf der anderen Seite benennen die Befragten ebenso klar, was das Delegieren ermöglichen würde: 37 Prozent wünschen sich eine Einschätzung der erwarteten Auswirkung vor Umsetzung, 36 Prozent die Möglichkeit, mit begrenztem Budget zu testen, und 35 Prozent klare Erklärungen, warum eine Änderung empfohlen wurde. Entscheidend ist damit nicht nur, was KI technisch leisten kann, sondern ob ihre Entscheidungen nachvollziehbar, kontrollierbar und in klare Verantwortlichkeiten eingebettet sind.

Der Druck, KI stärker einzusetzen, kommt in vielen Organisationen von oben, doch Prozesse, Daten und Verantwortlichkeiten halten damit nicht immer Schritt. 59 Prozent der Befragten sagen, dass die Erwartungen der Führungsebene dem aktuellen Stand der Umsetzung voraus sind. Die Zahlen zeigen, warum: Nur 19 Prozent haben KI-Tools vollständig in die eigenen Marketing-Workflows integriert, 49 Prozent nennen fragmentierte Datenpipelines als Hindernis. Und bei 17 Prozent gibt es keine klare Zuständigkeit für den Fall, dass KI-gesteuerte Entscheidungen zu schlechten Ergebnissen führen.

In der EMEA-Region ist diese Spannung besonders sichtbar. 80 Prozent spüren Druck, den KI-Einsatz auszuweiten, 53 Prozent sagen, die Erwartungen könnten der tatsächlichen Umsetzung voraus sein. Gleichzeitig handeln 59 Prozent oft oder fast immer auf Plattformempfehlungen. Das zeigt, dass KI-Empfehlungen durchaus Eingang in den Arbeitsalltag finden. Der Schritt von der Empfehlung zur eigenständigen Entscheidung durch KI ist damit jedoch noch nicht getan. Entscheidend bleibt, ob Vorschläge strategisch relevant, nachvollziehbar und in klare Verantwortlichkeiten eingebettet sind. Was können Marketingteams also konkret tun, um diese Lücke zwischen Anspruch und Umsetzung zu schließen?

Die Delegation Gap spiegelt nicht nur bewusste Zurückhaltung wider, sondern auch operative Hürden wie unpassende Empfehlungen, fragmentierte Daten und unklare Verantwortlichkeiten. Marketingteams wollen KI nutzen, aber die Kontrolle über Strategie, Marke und Budget behalten. Der Weg zu mehr KI-Delegierung führt deshalb über bewusste, kontrollierte Schritte und die dafür notwendigen organisatorischen Voraussetzungen.

Die Zukunft der KI in der Werbung ist nicht maximale Automatisierung. Es ist delegiertes Vertrauen – aufgebaut durch Relevanz, Nachvollziehbarkeit und die Gewissheit, dass der Mensch am Steuer bleibt und die Richtung vorgibt.